Das Cloud-Gebot - was, warum, wann und wie - ist ein technisches Transkript für Episode 3

Eric Kavanagh: Sehr geehrte Damen und Herren, hallo und herzlich willkommen bei TechWise. Ich heiße Eric Kavanagh. Ich werde Ihr Moderator für Episode 3 sein. Dies ist eine neue Show, die wir mit unseren Freunden von Techopedia entworfen haben, einer sehr coolen Website, die sich offensichtlich auf Technologie konzentriert, und natürlich konzentrieren wir uns hier bei The Bloor Group sehr auf Unternehmen Technologie. Unternehmenssoftware aller Art und das gesamte TechWise-Format wurden entwickelt, um unseren Teilnehmern einen wirklich guten Einblick in einen bestimmten Bereich zu ermöglichen. So haben wir zum Beispiel Hadoop gemacht, wir haben in der letzten Show Analytics gemacht und in dieser speziellen Show sprechen wir alles über Cloud.

Also heißt es "The Cloud Imperative - Was, Wo, Wann und Wie." Wir werden heute mit ein paar Analysten und dann mit drei Anbietern sprechen. Qubole, Cloudant und Attunity sind also die Sponsoren der heutigen Show. Ein großes Dankeschön für diese Leute für ihre Zeit und Aufmerksamkeit heute und natürlich ein großes Dankeschön an euch alle da draußen. Und denken Sie daran, dass Sie als Teilnehmer dieser Shows eine wichtige Rolle spielen. Wir möchten, dass Sie Fragen stellen, sich beteiligen, interaktiv werden und uns Ihre Meinung mitteilen, da die ganze Show hier offensichtlich dazu dient, Ihnen zu helfen, zu verstehen, was in der Welt des Cloud-Computing vor sich geht.

Das Cloud Imperative Deck

Gehen wir also gleich weiter. Erster Gastgeber, Ihr Gastgeber da oben, Eric Kavanagh, ich bin es, und dann ruft Dr. Robin Bloor von einem Flughafen an, und unser guter Freund Gilbert, Gilbert Van Cutsem, ein unabhängiger Analyst, wird ebenfalls darüber berichten einige gedanken mit dir. Dann hören wir von Ashish Thusoo, CEO und Mitbegründer von Qubole. Wir werden von Mike Miller, Chefwissenschaftler bei Cloudant, und schließlich von Lawrence Schwartz, Vice President Marketing bei Attunity, hören. Wir haben heute also eine ganze Reihe von Inhalten für Sie zusammengestellt.

Also, das Cloud-Edikt von oben - das ist ein Konzept, das mir neulich einfiel, als ich darüber nachdachte. Cloud Computing ist heutzutage einfach riesig. Ich meine, es ist wirklich faszinierend, die Entwicklung dieses Materials zu beobachten, und eines der Beispiele, die ich oft gebe, ist die Webcasting-Technologie selbst. Natürlich haben diejenigen von Ihnen, die sich frühzeitig eingewählt haben, einige interessante technische Herausforderungen gehört. Das ist ein Problem mit der Cloud: Sie ändert sich, Formate ändern sich, Standards ändern sich, Schnittstellen ändern sich und manchmal, wenn Sie versuchen, zwei verschiedene Bereiche miteinander zu verbinden, treten Schwierigkeiten und Probleme auf. Dies ist eines der Dinge, über die man sich beim Cloud Computing Sorgen machen muss. Sei vorsichtig mit der Architektur! Sie können das am letzten Aufzählungspunkt sehen.

Als Nebenbemerkung für unseren Webcast haben wir einen separaten Anbieter für Telefonkonferenzen. Dann nutzen wir WebEx. Wir verwenden das WebEx-Audio nicht, weil wir vor Jahren ehrlich gesagt einmal WebEx-Audio verwendet haben und es auf höchst unangenehme Weise abgestürzt und gebrannt ist. Daher sind wir nicht bereit, dieses Risiko erneut einzugehen. Wir verwenden also unsere eigene Audio-Aufnahmefirma namens Arkadin und setzen all diese unterschiedlichen Lösungen in Echtzeit zusammen. Und die Idee ist, dass wir Ihnen dann mit einer separaten E-Mail-Anwendung eine E-Mail mit den Folien senden können, falls beispielsweise WebEx abgestürzt wäre. Wir sagen Ihnen allen, dass Sie sich einwählen sollen. Wir senden Ihnen die Folien per E-Mail und gehen sie einfach weiter durch oder weniger ohne die Art von WebEx-Umgebungen. Also, die Art und Weise, wie Sie diese Art von Problemen umgehen können, aber diese Art von Problemen sind allgegenwärtig.

Die Cloud bietet jedoch viele Vorteile. Offensichtlich ist es eine niedrige Eintrittsbarriere, man kann sich das Aushängeschild von Cloud Computing ansehen: salesforce.com hat natürlich gerade das Geschäft revolutioniert, insbesondere die Automatisierung von Vertriebsmitarbeitern. Aber dann haben Sie Dinge wie Marketo und iContact und Constant Contact und Sailthru und, meine Güte, in Bezug auf Marketing- und Vertriebsautomatisierung gibt es Unmengen von Tools, aber das ist noch nicht alles. HR macht das ganze Cloud-Spiel mit, Analytics ist das Cloud-Spiel. Schauen Sie sich das wenig bekannte Unternehmen von Amazon Web Services an, was es mit Cloud Computing macht - es ist einfach gewaltig. Und ich habe neulich ein tolles Zitat von einem Typen gehört, mit dem wir viel zusammenarbeiten. David ist jetzt bei Cisco, der Firma, die WebEx gekauft hat. Sie sind sich nicht sicher, ob sie so viel in WebEx investiert haben, wie ich möchte, aber das ist nicht wirklich meine Entscheidung, oder? Aber er ist in diesen Tagen bei Cisco und hatte ein sehr lustiges, nur markiges Zitat, und das heißt: "Es gibt nicht eine Wolke, es gibt viele Wolken", und das ist genau richtig. Es gibt viele, viele Wolken da draußen. Tatsächlich ist jeder Cloud-Anbieter eine eigene Cloud. Eine der Herausforderungen in diesen Tagen ist es, die Cloud zu verbinden, richtig? Wenn Sie Außendienstmitarbeiter sind, wäre es nicht schön, eine direkte Verbindung zu iContact und Constant Contact sowie beispielsweise zu LinkedIn und möglicherweise zu Twitter und anderen Umgebungen herzustellen. Andere Clouds haben lediglich Geschäftslösungen zusammengestellt, die für Sie sinnvoll sind und Ihre Firma.

Dies sind also einige Punkte, die zu beachten sind, aber die Cloud ist da, um zu bleiben. Wissen Sie nur, dass On-Premise-Software hier bleiben wird. Wie definieren Sie Ihre Architektur und pflegen sie so, dass Sie die Cloud nutzen können, ohne einen Giganten außerhalb Ihrer Kontrolle zu schaffen? Offensichtlich entwickelte sich die gesamte Data-Warehousing-Branche um die Notwendigkeit, wichtige Informationen zu konsolidieren, um diese Informationen zu analysieren und bessere Entscheidungen zu treffen.

Nun, jetzt hat Amazon Web Services Redshift. Dies ist einer der größten Webcasts, die wir jemals mit Redshift gemacht haben. Das ist eine ziemlich große Sache. Sie verändern die Dynamik, sie verändern die Preisstrukturen. Sie können beobachten, wie Ihre Preise für die herkömmliche Lizenzierung von Unternehmenssoftware sinken, zum Teil aufgrund von Cloud-Computing und zum Teil, weil diese Leute den Preis senken und Druck auf die Preise ausüben. Das sind also gute Nachrichten für die Endbenutzer. Es ist etwas, an das Sie denken sollten, wenn Sie versuchen, einige dieser Technologien zu nutzen. Es ist also etwas, an das man denken muss und wir werden heute in der Show darüber sprechen.

Also, Analyst Dr. Robin Bloor wird unser erster Analyst für diesen Tag sein. Also werde ich weitermachen und seine erste Folie drücken und ihm die Schlüssel übergeben. Robin, ich glaube du bist hier irgendwo, da bist du. Und damit gebe ich es ab, und der Boden gehört dir!

Dr. Robin Bloor: Okay, Eric. Danke für diese Einführung. Ich bin vor ein paar Tagen auf eine Umfrage unter Verbrauchern gestoßen, bei der die Frage gestellt wurde: Glauben Sie, dass stürmisches Wetter das Cloud-Computing beeinträchtigt? Und mehr als 50 Prozent von ihnen haben ja gesagt. Ich dachte nur, ich würde dich wissen lassen, dass es nicht so ist, wenn du einer von denen bist, die daran glauben. Und dann ist das ein bisschen so, als würde man glauben, dass Schnee im Fernsehen darauf zurückzuführen ist, dass es draußen schneit.

Cloud, wissen Sie, eines der Dinge ist die Art der Cloud. Ein wichtiges, wenn Sie möchten, einfaches Detail ist, dass die Cloud in der einen oder anderen Weise tatsächlich ein Rechenzentrum ist oder ein bestimmter Cloud-Service ein Rechenzentrum. Das einzige ist, dass es sich um ein anderes Rechenzentrum handelt als die herkömmliche Cloud. Ich wollte also im Überblick über die Cloud sprechen, damit Sie als Backup mehr über die Cloud-Nutzung erfahren, da es keinen Sinn macht, denselben Bereich abzudecken.

Die erste Art von Punkt, den ich ansprechen möchte, ist, dass die Cloud ein Dienst ist, wissen Sie? Und eines der Dinge, die aufgrund von Cloud-Computing tatsächlich passieren, ist, dass es eine … Nun, ich nenne das den Tod von Marken, eine ganze Reihe von Softwaremarken hatte eine Menge Macht und weiterhin Macht im Corporate Computing. Sobald Sie die Cloud erreicht haben, haben sie nicht mehr viel Energie, wissen Sie? Wenn Sie einen Cloud-Service kaufen, interessiert Sie die Anwendung, natürlich auch das Servicelevel, das Ihnen die Cloud bieten wird, Sie möchten nicht, dass der Cloud-Service häufig ausfällt, Sie interessieren sich für die Nutzungskosten und Sie interessieren sich für diese Dinge, weil dies ein Dienst ist, aber was Sie nicht mehr interessieren, ist, dass es Ihnen egal ist, auf welcher Hardware er ausgeführt wird, es ist Ihnen egal, was die Netzwerktechnologie ist, es ist Ihnen egal, was das Betriebssystem ist Es läuft, es ist Ihnen egal, was die Dateisysteme sind, es ist Ihnen sogar egal, was die Datenbank ist, und das wird tatsächlich von bestimmten Datenbankdiensten aus der Cloud verwendet, wissen Sie? Und das hat in gewisser Weise zur Folge, dass die Cloud eine Menge Software-Marken ist, die in der Cloud keinen wirklichen Wert haben, weil Sie, wie Sie wissen, auf die eine oder andere Weise für etwas in die Cloud gehen, das ein Service ist und nicht mehr ein Produkt. Also, ich dachte, ich könnte ein paar Folien mit Gründen machen, warum ich die Cloud nicht verwenden soll, und das sind alles, wenn du willst, verdammt einfache, offensichtliche Gründe, aber jemand musste sie angeben, also, ich dachte ich würde.

Also, Gründe, warum ich … die Cloud nicht nutzen sollte - wenn sie nicht die Art von Daten und Prozess-Governance bieten kann, die Sie möchten, dann entspricht sie einfach nicht Ihren Kriterien. Wenn sie Ihnen nicht die Leistung bieten können, die Sie möchten, werden sie die Kriterien nicht erfüllen. Wenn die Cloud Ihnen die Flexibilität bietet, wie Sie Dinge bewegen können, dann wird es kein Kriterium erfüllen. Dies ist nur ein offensichtlicher Grund, warum bestimmte Cloud-Services nicht für eine ganze Reihe von Anwendern geeignet sind, außer für das Corporate Computing.

Sie könnten es nicht tun, weil Sie es billiger machen können. Die Cloud ist nicht immer die billigste Option. Einige Leute scheinen zu denken, dass es oft eine kostengünstige Option ist, die immer billiger wird, es ist nicht immer billiger. Und die andere Sache ist, dass, wenn Sie eine Anwendung aus einer Cloud nehmen, sie sich nicht gut in das integrieren lässt, was Sie gerade tun, Sie wahrscheinlich nicht weitermachen werden und das sind, wissen Sie, Gründe, sich abzuwenden .

Hier sind die Gründe für die Annahme. Wissen Sie, eines der Dinge, die Sie in der Cloud tun können, ist Prototyping. Wenn Sie entweder Prototypen in der Cloud erstellen und im Rechenzentrum implementieren können, ist dies durchaus rentabel, und es gibt eine große Anzahl von Mitarbeitern, die dies tun. Sie können Arbeiten mit nicht kritischen Anwendungen aus dem Rechenzentrum hochladen, da sie wahrscheinlich in der Lage sind, eine Art von Cloud-Diensten zu finden, die Ihrem Servicelevel für das unkritische Personal gerecht werden. Und Sie können bestimmte Anwendungen wie salesforce.com und ähnliche Angebote wie die Standardanwendungen hochladen. Jeder hat eine Fähigkeit in diesem Bereich und das Gebiet ist nicht spezialisiert und, wissen Sie, das Traditionelle … was auch immer in der Cloud verfügbar ist, wird wahrscheinlich das sein, womit Sie gehen.

Das Letzte, was ich sagen wollte, ist, dass es ein bisschen interessant ist, wenn man tatsächlich nach der Cloud sucht. Eine Art des Verständnisses ist nur eine Reihe von Skaleneffekten. Der springende Punkt ist, dass Sie, wie Sie wissen, ein Rechenzentrum dort draußen betreiben und sich von irgendwoher in dieses Rechenzentrum einwählen und es verwenden werden. Daher ist es besser, es ist im Großen und Ganzen billiger als wenn du machst es selbst Wissen Sie, es geht wirklich um Skaleneffekte.

Die Cloud-Anbieter wählen den Rechenzentrumsstandort und der beste Standort für das Rechenzentrum befindet sich direkt neben einem Kraftwerk, insbesondere direkt neben einem kostengünstigen Kraftwerk. Also ein Kraftwerk im Norden, das Wasserkraft ist oder so. Es ist normalerweise das billigste, weißt du? Sie können das Rechenzentrum dort tatsächlich lokalisieren und werden feststellen, dass es einfacher ist. Es ist billiger, Leute an solchen Orten einzustellen als im Zentrum von New York oder San Francisco. Sie können die gesamte Anlage in Bezug auf Klimaanlage und Stromversorgung standardisieren. Das spart Ihnen viel, weil Sie damit ein ganzes Gebäude ausgeben können, und genau das tun alle Cloud-Betreiber. Sie standardisieren die Netzwerkhardware, sie standardisieren die von ihnen verwendete Computerhardware, normalerweise x86-Standardkarten, und sie werden sie oft selbst zusammenbauen. Einige bauen sogar das Ganze auf. Sie werden Amazon-Software verwenden, die sie können, da dies tatsächlich keine Kosten für die Einführung dieser Software verursacht. Sie werden in jeder Software standardisiert. Sie werden also nie etwas anderes aktualisieren, als alles auf einmal zu aktualisieren. Sie werden die Unterstützung organisieren. Sie werden also eine Vielzahl verschiedener Anbieter unterstützen, die nur über eine eigene Support-Einrichtung verfügen. Sie verfügen über eine Scale-up- und eine Scale-out-Funktion in dem Sinne, dass sie mehr ausgeführt werden als jemals zuvor und dass sie ihre Nutzung auf eine Weise überwachen, die die meisten Rechenzentren nicht können, weil sie dies tun Es wird nur ein standardisierter Dienst ausgeführt, aber in den meisten Rechenzentren wird eine ganze Reihe von Dingen ausgeführt. Und genau darum geht es in der Cloud, und das kann in gewisser Weise bestimmen, ob es Sie interessiert oder nicht für eine bestimmte Anwendung. Wissen Sie, meine Faustregel lautet, dass die Wolke früher oder später die Kontrolle übernimmt, wenn Skaleneffekte möglich sind. Aber die Art und Weise, wie Innovation und Flexibilität und ganz bestimmte Dinge, die Sie selbst gehen, wirklich nicht können. Die Wolke wird immer die zweitbeste sein.

Okay. Lass es mich an Eric oder Gilbert zurückgeben.

Eric Kavanagh: Okay, Gilbert, ich gebe Ihnen hier die Schlüssel für den WebEx. Bereithalten. Klicken Sie einfach irgendwo auf diese Folie und verwenden Sie den Abwärtspfeil auf Ihrer Tastatur.

Gilbert Van Cutsem: Ich glaube, ich habe die Kontrolle.

Eric Kavanagh: Sie haben die Kontrolle.

Gilbert Van Cutsem: In Ordnung. Auf geht's. Das Gebot der Wolke - der Himmel ist die Grenze, ist es eine urbane Legende oder was denkst du darüber? Dies sind nur ein paar Gespräche und Dinge, die zu berücksichtigen sind.

Erstens, wie wir alle wissen, glaube ich nicht, dass irgendjemand dies bezweifelt. SaaS-ification ist da, um zu bleiben, denn die Software stirbt eigentlich nie, sie bewegt sich nur in die Cloud, oder? Ich glaube, ich habe das schon in der vorherigen Ausgabe gesagt. Oh nein, oder Eric sagte das für mich in einer früheren Ausgabe. Und ich denke, der offensichtliche Grund, und das geht auch auf Robin zurück, ist, dass auf der Unternehmensseite die Zeitachse des Unternehmens ziemlich einfach ist. Der CMO braucht immer alles und er braucht es jetzt. Es geht ihm also nur um Time-to-Market. So traurig, das ist in gewisser Weise eine gute Entschuldigung für ihn. Der CIO ist jedoch etwas nervös in Bezug auf SaaS und Clouds, da das gesamte Elastizitätsproblem bedeutet, dass das, was hochgeht, auch runterkommen muss. Sie müssen zum Skalieren bereit sein, aber auch zum Zurückskalieren. Deshalb ist er etwas nervös. Der CFO ist nicht nervös, nicht mehr als üblich, aber er sagt: "Hey, das ist … wie sehr wird uns das zurückwerfen?" Es ist die berüchtigte Investition gegenüber der OPEX-Diskussion. Es ist ziemlich alt, aber es ist sehr wichtig in dieser Welt. Und zu guter Letzt ist er natürlich CEO. Er sagt: "Oh! Risikominderung! Leute, ihr seid alle aufgeregt, aber sind wir bereit dafür?" Denn über Risiko denkt er.

Welches Risiko besteht also? Nur ein paar Gedanken, oder? Wir haben es hier mit Gedankenführung zu tun, aber auf einem unvollendeten Weg, weil dies alles ziemlich neues Zeug ist, alles ziemlich neues Zeug. Wir haben nicht wirklich viele Datenpunkte, wenn Sie darüber nachdenken. Und so müssen wir uns auch auf der Risikoseite mit On-Boarding befassen, wissen Sie, die Leute, die Vereinbarungen unterzeichnen, sagen: "Ja, das ist es, was wir wollen, der Weg, den wir gehen", aber dann unterschreiben sie Das ist nicht genug. Weißt du, du musst Leute an Bord haben und das, erinnerst du dich an die Filme? Zurück in der Übersetzung, das ist ein bisschen, wissen Sie, worum es beim On-Boarding geht. Und dann, wie Robin gerade sagte, weißt du, geht On-Prem nicht unbedingt sofort weg. Man muss also beide Welten integrieren. Es ist eine hybride Welt. Und wie willst du das machen? Es ist 80-20, die 80-20 Regel Pareto, ist das in Ordnung? Ist das gut genug Und dann den Müll rein / raus, wenn Sie die Systeme verbinden. Ist das in Ordnung? Ist das haltbar Weil, wissen Sie, Sie migrieren werden, werden Sie Ihr Unternehmen dem Root-System zuordnen, wie werden Sie das tun? Und das letzte, was ich für extrem wichtig halte, sind Architekturen mit mehreren Mandanten, was bedeutet, dass der Datenschutz für Ihre eigenen Daten, manchmal auch als "Eigene Daten besitzen" bezeichnet, sehr wichtig wird, wissen Sie? Hundert Personen, die dasselbe System verwenden, eine Datenbank befindet sich unter dem System. Wer wird meine Daten sehen? Nur ich, richtig? Bist du dir da ganz sicher? Datenschutz, Datensicherheit hilft Experten. Wenn Sie der CIO sind, bringt er das "Ich" in den CIO zurück, weil Sie jetzt für Informationen verantwortlich sind. Das ist ziemlich interessant, wenn Sie ein CIO sind.

Reden wir also ein wenig über das "Warum". Ich denke, die strategische Absicht all dessen ist sehr, sehr einfach. Wenn Sie Abonnent sind, besteht Marktdruck. Wenn Sie ein Anbieter sind, herrscht Wettbewerbsdruck. Wenn Sie Gleichaltrige haben, herrscht Gruppenzwang. Wenn Sie ein Abonnent sind, ist es nur die Marktpsychologie. Jeder möchte in die Cloud gehen, SaaS oder wie auch immer Sie es nennen, Cloud-SaaS, wir alle brauchen und wollen dorthin. Und der Grund ist normalerweise finanziell. Das ist der offensichtliche Grund, aber wenn Sie über den finanziellen Aspekt nachdenken, kommen Sie zu dem, was ich als Paradoxon zwischen Rechnung und Budget bezeichne. Wirst du ein Abonnement abschließen, All-you-can-eat-Systeme, 50, 500 US-Dollar pro Monat oder ähnliches, oder träumst du von einer Nutzung, bei der du nur für das bezahlst, was du wirklich nutzt? Und wie wird das funktionieren, nutzungsbasiert, verbrauchsbasiert? Wirst du das ganze Zeug messen? Es wird wahrscheinlich nicht sofort passieren. Sie werden also mit einem Hybridmechanismus enden, das heißt, ich bezahle 200 pro Monat und gelegentlich vielleicht 500, weil ich für den zusätzlichen Verbrauch bezahlen muss. Retainer Plus, es wird meiner Meinung nach wahrscheinlich der richtige Weg sein.

Aber es gibt auch etwas, das ich die verborgene Absicht auf breiter Front nenne, und ich glaube, dass dies absolut real ist. Es ist der Kontrollwechsel, es ist der CIO gegen den CMO, die Machtverschiebung oder der Machtkampf zwischen dem CMO, "Ich will alles und ich will es jetzt" und dem CIO, der sagt: "Hey, das ist alles Vor 20 Jahren drehte sich alles um Hardwaresysteme, vor zehn Jahren um Anwendungen, heute dreht sich alles um Daten, und seitdem ich der CIO bin, dreht sich alles um Informationen Ich habe die Kontrolle. " Das ist also eine Art Machtverschiebung oder Machtkampf, von dem ich glaube, dass er gerade zwischen diesen beiden, dem CMO und dem CIO, stattfindet.

Letztendlich ist dies alles so jung, dass niemand wirklich weiß, ob wir uns in einem Umfeld befinden, das innovativ ist, oder in einem Umfeld, in dem die ersten Anwender tätig sind. Ich glaube, wir befinden uns im Umfeld der frühen Anwender, nicht in der frühen Mehrheit, sondern nur im Umfeld der frühen Anwender, aber auf halbem Weg. Wissen Sie, für den Kunden, den Endbenutzer, den Abonnenten geht es darum, einen Vorsprung zu erlangen, weil der CMO den Vorsprung will, oder? Daher ist es wichtig, dass wir nicht das erreichen, was wir als sinkende Renditen bezeichnen. Der eingeschränkte Vorsprung kann zu sinkenden Renditen führen. Aus diesem Grund ist es äußerst wichtig, den Parteien zu vertrauen, die sicherstellen können, dass ein einzelner Fehlerpunkt kein Problem darstellt und die Datensicherheit eingehalten wird. Daher ist einiges an Änderungsmanagement erforderlich. Und so, am Ende - fast fertig, das ist die letzte Folie - wie machen wir das? Wie wird die Umstellung auf die Cloud, die Umstellung auf SaaS, nahtlos und einfach? Nun, indem Sie zwei Dinge tun: Aufpassen - Provisioning - wirklich wichtig und On-Boarding, noch wichtiger.

Eric Kavanagh: Okay …

Gilbert Van Cutsem: Und in diesem Fall ist der Himmel die Grenze. Vielen Dank.

Eric Kavanagh: Ja. Das war großartig. Ich mochte die sehr provokanten Ideen, ich mag die Art und Weise, wie du das alles irgendwie kaputt gemacht hast. Ich denke, das macht sehr viel Sinn. Und lass uns Ashishs erste Folie drücken und ich werde die Schlüssel an den WebEx übergeben, Ashish. Ok. Mach weiter. Klicken Sie einfach irgendwo auf diese Folie und verwenden Sie den Abwärtspfeil auf Ihrer Tastatur. Es geht los.

Ashish Thusoo: In Ordnung. Danke, Eric. Hallo Leute, das ist Ashish und ich werde dir von Qubole erzählen. Zu Beginn, Qubole, stellt es Big Data als Service-Plattform zur Verfügung. Es handelt sich um eine cloudbasierte Plattform, die in der Amazon-Cloud und der Google-Cloud gehostet wird. Wir stellen Technologien wie Hadoop, Hive, Presto und eine Reihe anderer zur Verfügung, über die ich noch sprechen werde, und zwar schlüsselfertig, damit unsere Kunden im Wesentlichen davon profitieren können All die Verwirrung in der Welt der Big Data-Infrastruktur oder die Tatsache, dass ein Betrieb dieser Infrastruktur nicht mehr möglich ist und sich mehr auf ihre Daten und die Transformationen konzentrieren soll, die sie für ihre Daten durchführen möchten. Genau darum geht es bei Qubole.

Was die konkreten Vorteile angeht, wissen Sie, dass es sich bei Qubole um eine schlüsselfertige Self-Service-Plattform für Big Data-Analyse und Big Data-Integration handelt, die auf Hadoop aufbaut Wissen Sie, für alle Big Data Engines wie Hadoop, Hive, Presto, Spark, Chartly und so weiter bringt es alle Vorteile der Cloud für diese Big Data Engines und einige der wichtigsten Manifeste, die es von der bringt Sie wissen, die Cloud-Perspektive macht die Infrastruktur anpassungsfähig, und unter Anpassung verstehe ich, dass sie sowohl agil als auch flexibel für die Workloads ist, die auf diesen Engines ausgeführt werden. Sie wissen, Qubole bietet Schnittstellen, über die Sie diese bestimmten Technologien nicht nur für Ihre Entwicklung oder für entwicklerorientierte Aufgaben verwenden können, sondern auch für Ihre anderen Datenanalysten, die die Vorteile dieser Technologien für einen Self-Service nutzen können Schnittstelle.

Wir bekommen eine Menge, wissen Sie, in Bezug auf dieses spezielle Webinar, wissen Sie, dies ist eine unserer Perspektiven, welche Vorteile die Cloud bietet, die Qubole für Big Data bietet. Wenn Sie also nur vergleichen, wie Sie beispielsweise Hadoop ausführen und wie es in einer On-Prem-Umgebung oder in einer On-Prem-Umgebung ausgelastet ist, denken Sie immer an statische Cluster Cluster, Sie passen sie möglicherweise an Ihre maximale Auslastung an und behalten sie bei. Wenn Sie sie ändern müssen, müssen Sie einen ganzen Prozess der Beschaffung, Bereitstellung, Tests usw. durchlaufen. Qubole ändert, dass durch das Erstellen von Clustern nach Bedarf unsere Cluster vollständig elastisch sind. Wir verwenden die aus der Cloud gespeicherten Objekte, um Daten tatsächlich zu speichern, und die Cluster entstehen, und Sie wissen, sie entstehen auf der Grundlage der Nachfrage, die von generiert wird die Benutzer und sie gehen weg, wenn keine Nachfrage besteht. Dies macht diese Infrastruktur wesentlich agiler und flexibler und passt sich Ihren Workloads an.

Ein weiteres Beispiel für Flexibilität ist, dass Sie heute möglicherweise statische Cluster hier erstellt haben, und zwar mit Blick auf eine bestimmte Arbeitsauslastung. Wenn sich Ihre Arbeitsauslastungen ändern und Ihre Infrastruktur jetzt aktualisiert werden muss, benötigen Sie möglicherweise mehr Arbeitsspeicher auf Ihren Computern und solche Sachen. Wiederum wissen Sie, dass dies zum Beispiel in der Cloud über Qubole ganz einfach ist. Sie können jederzeit neue, unterschiedliche Maschinentypen mieten und Cluster, Cluster mit 100 Knoten, in wenigen Minuten betriebsbereit machen, anstatt Wochen, in denen Sie auf Hadoop vorab warten mussten.

Das andere Schlüsselfaktor, in dem sich Qubole von On-Prem unterscheidet, ist, dass Qubole im Wesentlichen ein Serviceangebot ist, bei dem alle Tools und die Infrastruktur, die Sie für die Integration des Service benötigen, nicht erforderlich sind. Sie müssen die Software in erster Linie selbst ausführen, sie selbst integrieren und all diese Vorteile nutzen. Alle Vorteile des SaaS-Modells sind ein Hinweis darauf, wie Qubole bietet Big Data, anstatt Hadoop selbst zu betreiben.

Diese Folie behandelt im Allgemeinen unsere Architektur. Wir basieren natürlich auf der Cloud, wir speichern unsere Daten über Objekte in der Cloud in der Cloud, der Google Cloud und der Google Compute Engine oder den Amazon Web Services. Wir arbeiten mit allen Hadoop-Ökosystemprojekten und haben daher wichtige IP-Adressen für die automatische Skalierung und das Selbstmanagement entwickelt. Wir haben zahlreiche Cloud-Optimierungen vorgenommen, damit diese Komponententechnologien in der Cloud wie der Cloud-Infrastruktur wirklich gut funktionieren Ganz anders, als Dinge nur auf Bare Metal und einer ganzen Reihe von Datenverbindern laufen zu lassen, damit Daten auf dieser Plattform ein- und ausgelagert werden können. Das vergleicht also die Cloud-Plattform und ermöglicht es, dass dies ein Schlüssel ist. Das Schlüsselmerkmal dabei ist, wie Sie den gesamten Self-Service so gestalten können, dass Sie keinen starken … Sie ziehen ihn an Sie haben während der Ausführung keinen sehr großen operativen Platzbedarf, aber zusammen mit unserer Daten-Workbench stellen wir fest, ob es sich um Tools für Analysten handelt, ob es sich um Data Governance-Tools handelt, ob es sich um Templating-Tools handelt und so weiter Nutzen Sie die Vorteile dieser Technologie nicht nur für die Entwickler, sondern auch für andere Geschäftsanwender und das Unternehmen. Und natürlich binden wir diese Cloud-Plattform auch an Tools an, die möglicherweise bereits von Ihnen verwendet werden, unabhängig davon, ob es sich um Nutzungstools oder nur um Tableau handelt oder ob sie mehr Data-Warehousing-Produkte wie Redshift und Redshift verwenden und so weiter und so fort.

Heutzutage ist der Service ziemlich umfangreich und wir verarbeiten derzeit fast 40 Petabyte Daten pro Monat in unserem gesamten Kundenstamm. Unsere Cluster variieren in der Größe von 10-Knoten-Clustern bis zu 1500-Knoten-Clustern, und Sie wissen, dass wir im Hinblick auf den Skalenbereich, den wir verarbeiten können, im Großen und Ganzen meines Wissens wahrscheinlich einige der größten ausführen Für Hadoop sind Cluster in der Cloud und wir verarbeiten in einem einzigen Monat in unseren Clustern rund 250.000 virtuelle Maschinen. Denken Sie daran, unser Modell besteht aus bedarfsgesteuerten Clustern, die enorme Vorteile in Bezug auf die Reduzierung Ihrer betrieblichen Arbeitsbelastung sowie die Verbesserung Ihrer Arbeitsbelastung usw. bieten.

Schließlich, wissen Sie, einer von unseren, wissen Sie, ist dies nur ein Beispiel dafür, wie Qubole sich auf verschiedene Unternehmen ausgewirkt hat. ist ein Beispiel für unseren Kunden. Sie befanden sich bereits in der Cloud, sie führten beispielsweise Elastic MapReduce in der Cloud aus, und die Datennutzung dort war ziemlich eingeschränkt. Sie hätten ungefähr 30 Benutzer, die diese Technologie nutzen könnten. Mit Qubole konnten sie das auf mehr als 200 Benutzer im Unternehmen ausweiten, bei denen es zu einer Ausweitung der Anwendungsfälle für Big Data gekommen ist, und wissen Sie, was wir als Definition einer agilen Big-Data-Plattform bezeichnen Es ist für viele ihrer Analytics-Workloads sehr zentral geworden.

Weißt du, das war eine kurze Einführung in Qubole. Unsere Vision besteht im Wesentlichen darin, Unternehmen in Bezug auf Big Data so viel agiler zu machen und im Wesentlichen die Vorteile der Cloud zu nutzen und sie in Bezug auf Big Data-Technologien in Bezug auf Hadoop zu nutzen, damit unsere Kunden die Vorteile von Agilität und diese Vorteile nutzen können Flexibilität und die Vorteile von Self-Service in der Cloud, um den Datenanforderungen noch besser gerecht zu werden. Also werde ich dort anhalten und es Eric zurückgeben.

Eric Kavanagh: In Ordnung. Das hört sich gut an und jetzt gebe ich es Mike Miller von Cloudant. Mike, ich gebe dir gerade die Schlüssel. Einfach auf die Folie klicken, los geht's. Nimm es weg.

Mike Miller: Sieht so aus, als hätte ich die Schlüssel. Also entschuldige ich mich. Ich habe verloren … Ich glaube, ich habe vergessen, einige Schriften mit meiner Präsentation zu versenden. Hoffentlich können Sie darüber hinausblicken und sich vorstellen, dass es schön ist. Aber ja, das macht Spaß. Ich habe hier eine lange Liste mit provokanten Dingen, die ich gehört habe und die ich niedergeschrieben habe, und die ich unbedingt im Panel zu Ihnen zurückbringen möchte. Also werde ich versuchen, das schnell zu überstehen.

Also fange ich mit Cloudant an. Cloudant ist eine Datenbank als Service, unser Cloud-Anbieter, und eigentlich habe ich nicht einmal das neue Logo. Wir wurden vor nicht allzu langer Zeit von IBM übernommen. Und so sind wir … Ich werde über unseren Service sprechen und mich besonders darauf konzentrieren, unsere Benutzer und Kunden auf eine ganz andere Art und Weise agil zu machen als der Vorredner.

Cloudant bietet Datenbank-as-a-Service und andere datenbezogene Services für Personen, die Anwendungen erstellen. Daher arbeiten wir direkt mit Entwicklern zusammen und konzentrieren uns im Gegensatz zu den Analysen, die wir zuvor von Ashish gehört haben, auf Betriebs- oder OLTP-Daten. Der eigentliche Punkt ist der gesamte Wert von Cloudant, der darin besteht, unseren Benutzern dabei zu helfen, mehr zu tun, und somit mehr Apps zu erstellen, mehr zu wachsen und mehr zu schlafen. Ich werde ein wenig detaillierter darauf eingehen, aber die allgemeine Idee hier ist, dass Sie, wenn Sie ein Benutzer sind, wissen Sie, in einem Geschäftsunternehmen sind, eine neue Anwendung erstellen und eine Funktion zu einer vorhandenen Anwendung oder einem vorhandenen Web hinzufügen Beim mobilen Start sollten Sie sich auf Ihre Kernkompetenz konzentrieren. Und früher, vielleicht bis vor einem Jahrzehnt, sollte die IT ein Unterscheidungsmerkmal sein, wissen Sie, Wettbewerb, Entschuldigung, Wettbewerbsschaden, selbst wenn eine Datenbank gut läuft, um ein Wettbewerbsvorteil zu sein. Erleichtert, dass diese Zeiten vorbei sind! Die Art und Weise, wie wir wirklich versuchen, mit unseren Benutzern zusammenzuarbeiten, besteht darin, sie dazu zu ermutigen, zusammengesetzte Dienste zu verwenden, die modular, wiederverwendbar und kombinierbar sind, wobei die Zeit bis zur Vermarktung verkürzt und die Skalierbarkeit erhöht wird. Die Grundidee dabei ist, dass Cloud nicht nur etwas Neues ist, das den Benutzern auf den Weg gebracht wird, sondern wirklich ein Markt ist. Es ist eine Marktentwicklung, da die Menschen Anwendungen erstellen, Anwendungen nutzen und die Geräte, auf denen sie ausgeführt werden und der Umfang der Daten hat sich in den letzten 5-10 Jahren ziemlich radikal verändert. Das hat die vorhandene Anwendungsarchitektur für das Erstellen von Apps sowie die reine Offline-Bearbeitung dieser Daten- und Analyse-Workloads wirklich betont. Das eröffnet eine ganze Reihe von Möglichkeiten.

Cloudant ist also eine verteilte Datenbank als Dienst und meiner Meinung nach war es einzigartig, dass sie von Anfang an wirklich mit einer mobilen Strategie geliefert wurde. Ich werde darauf detailliert eingehen, aber die Idee ist, Anwendungen jetzt zu schreiben, Sie schreiben nicht nur für eine einzige Plattform, oder? Sie schreiben für etwas, das ich in der Cloud im Petabyte-Bereich betreiben kann, es muss auch auf einem Desktop oder in einem Browser reibungslos funktionieren und immer mehr sehen wir Dinge, wir müssen auf einem mobilen Gerät laufen oder ein halb verbundenes Gerät oder tragbares Gerät oder etwas, das wir als IOT bezeichnen. Wissen Sie, ich denke, dass Anwendungen, die diese unterschiedlichen Clients optimal nutzen können, auf dem Markt unglaublich wettbewerbsfähig sind und wir versuchen, es den Menschen einfach zu machen, eine einzige API in einem einzigen Programmiermodell zu schreiben Daten in all diesen verschiedenen Geräten verarbeiten, die einen sehr unterschiedlichen Maßstab haben. The interesting thing is, you know, initial uptake in web and mobile, this is where we saw our big subtraction, but even now before the acquisition, we are seeing larger and larger number of enterprise users even in things as what I say as conservative as fidelity investments, right, working with a virtual building, a virtual safe deposit box. So, I think that this market is actually taken off much faster than even we had expected.

Let's talk about cloud and a little bit more and then turn it over. The idea here is that we really make it easier for you to build more and use a service like Cloudant to store the database state of your application and then move that to your different devices and keep things in sync and start contrast on how you build application, traditional stack or you have to buy servers like we heard about before, where you have to provision those and install license things. With Cloudant, we try to make easy. All the data that you will need, all the search services, database, etc. for your application can be acquired by signing up and getting a single endpoint URL and then starting to use that URL. The idea being that, that is a service that uses multiple indexes, some multiple technologies underneath, some proprietary and many open source, but we use them together in a way that the end developer or product team needs to build something. And so, database analytics, very different than they did it in inception where you would have, you know, rows and columns to store business ledgers, now we need to start JSON documents that generally happens over HTTP or using existing open-source APIs and then finally, we give you the things that database should do like a primary index and secondary indexes for, you know, retrieval and LTT and then driving application logic. But in addition, there is a wide range of things like search, geo-special and replication between devices that are very important. So, that's all provided underneath our API.

But, the really distinguishing thing that allows our users to grow and, for instance, why Samsung was one of our earliest and biggest customers is that, you know, Cloudant now is underneath cluster. Each cluster shares enough architecture of three to hundreds of nodes, but we run those in over 35 data centers now globally so that there is always a place for you to store your data within a millisecond of any other cloud provider or most existing data centers. So, one of the big early things that we are challenging in the cloud as well, is how do I split a hybrid architecture for my application service maybe here and my database servers maybe someplace else that will never work. They have to be on the same machine or in the same place. Well, the reality now is that by cobbling together different cloud providers, and this is something that we still do as an IBM company, you can make sure that your database is always within a millisecond of any other place and we take care of the peering agreements and just take down with the cost off the table, something that we worry about. So, Cloudant is really a database as a service, but you can think of it more like a CDN like for your database for data that changes, you know, on millisecond time scale.

And really, finally, I think the major selling point is if you build an application that's successful, you have to decide as an organization whether or not if you want to then grow the 24x7, 365 globally distributed, you know, operation team that it takes to run that at the large scale to whether that's something that now is commoditized as well. And so we focus very heavily on helping on-board new users and new customers and help them make the jump to the cloud and build architectures that use cloud analysts and works everything in a very coherent and scalable way so that is the end, you know, our users focus on building applications and not on surviving their own success.

And with that, I will just say thanks, skipped over some slides that were skipped and I will turn it back over to Lawrence.

Eric Kavanagh: That is fantastic. So, Lawrence, let me hand you the keys to the WebEx here. Just give me one second. There you are. Keys being transferred. Just click on that slide anywhere and use the down arrow.

Lawrence Schwartz: Great! Well, thank you for the handover and, you know, thanks to all the presenters today. Nice way to set everything up and there will be a lot of things to talk about it as I get through with the presentation here. So, again, I am Lawrence Schwartz. I run marketing over at Attunity and, you know, want to talk about some of the issues that we see and then some of the challenges in the space that we are in.

So, a quick overview and introduction to Attunity as a company and who we are. We focus on moving data. So, we talk about moving any type of data anytime, anywhere and enabling that for users. We are a public company based out of the Boston area, or near Boston, and when we talk about the cloud, we have some great relationships, we are part of the AWS network, a big data integration partner, and we have been close to them since the launch of their Redshift, even working with them before that. We have gotten some nice recognition for the work that we have done and as a company, we are in over 2000 places use Attunity, and we are in half of the Fortune 100 companies. So, we got some good experiences.

As you can see on kinda of the bottom of the slide here, a big issue is you've got data that's generated from all different types of sources these days from traditional, you know, CRM systems, all different places on the Internet, all the different places where data could start and then it has to go to places to be analyzed, to work with and to be looked at and we spoke if, you know, getting the data, you know, where it needs to be. So, I am gonna talk about our solutions that we do specifically on the cloud and when you think about that, often times the data, we have somewhere on-premise. So, besides having relationships with places like Amazon, we have very close working relationships with places like Teradata, Oracle, and Microsoft, all the places where data traditionally existed on-premise.

So, when you think about this, you know, and I think it was Eric who, you know, talked about on-boarding is the key to the whole process, right? I have been thinking about the issues to getting data on a system. Now, we are just some of the bottlenecks that exist today and when you look at the people moving data into a data warehouse or a database and to the cloud, we can see a lot of time is spent on what's called the ETL process, the extraction, transformation and loading of the data from where it resides to where it needs to go. If you think about getting the value on the data, that's not where you want to be spending your time and efforts, that's not the most productive area for a data scientist. And the flipside to that is this - very few people who are very satisfied with that process. It's no less than 20 percent. We really find that to be a big process. So, there is the real kind of painpoint bottleneck, if you will, in getting to the cloud and doing that type of on-boarding that people need to do and there's even, you know, real performance issues, you know, you could look at how do you get stuff into the cloud and if you want to get, you know, a couple of terabytes into the cloud, you could certainly ship it to the cloud and there are still places that do that with larger data sets, or a lot of the traditional methods, just don't have the performance to get their to do that. So, it's a real, you know, painpoint in the marketplace as people think about how do they get and how do they move onto the cloud.

So, if we step back in and look at what that means or why that's there and, you know, how this has come about, you know, both Eric and Gilbert talked about the fact that, you know, the data that's on there today, that exists today, you know, on-prem is here to stay, you know, cloud is here to stay. So, that integration becomes all the more important and often times, people fall back on the tools that they have to move over data. Again, there is a lot of ETL or traditional tools out there to kinda move data over in batches, but there's a lot of issues with that. People find that traditional ways of moving data are very time and resource intensive to set up. They often require a lot of scripting, even if they are autonomous in some way, a lot of people, a lot of manpower. There's so many sources and targets, particularly on-premise today to move it into the cloud, you know, all the systems I mentioned earlier, Oracle, Microsoft, Teradata, some managing that whole part of it. And then, you know, looking at the performance as it moves over, being able to have the tools to make sure everything is building quickly, there is a lot of thought systems that exist today aren't well built for that.

And then lastly, a lot of the way people think about moving data is kind of done in the batch process and if you are thinking about trying to do more in real time, that's not the most effective way, kind of using stale data that's not interesting to the organization. So, when you look at what Attunity does in this stage and how we think about it is, it's a different architecture that we are focused on, we really built this from the ground up and thought about when you have to go from Pentaho open-source database out to the cloud, how do you make sure that it's very easy and straightforward to do? So, that requires rethinking, how you do the monitoring and kind of set up for. It's making the whole thing just kind of a couple of clicks to get started. It's really thinking about the movement and optimizing the performance over the channel and working with just a wide variety of platforms because a lot of big organizations kinda have the best degree approach and a lot of different types of databases or data warehouses are ready in their environment. So, you have to think about it differently. You can't just do an extract, you know, dump the data out to some sort of information loaded somewhere. You have to kinda think about the architecture change, how you do the processing, do it more in memory and focus on a more performance version.

So, what does that mean and what does that look like? So, one key tenent to get to the problem with the cloud is, that things have to be easier to set up. You know, that screen there, it's just some screenshots from how we do it, but it's, you know, 1, 2, 3, kinda pick your source and target, pick what you want to do, you want to do one time CDC and then just go. It needs to be no harder than that, you know? I know we just, you know, saw the presentation from Mike and he talked about how easy it was for people to get started with Cloudant. It's the same type of thing, you have to deal with, kinda get going in a few steps otherwise you will start losing the value of it. When you think about the monitoring and control of it, there are some great companies out there, I know you're familiar with, like Tableau and others, who have done a great job in visualizing the end product of data and how to do it. But, you know, being able to visualize the movement process, the management or where's the data set on-premise, in the clouds and moving over, is there a lag, there is a vacancy. Having that viewpoint is critical and that's an important part of moving forward.

Another aspect that becomes important is the performance. You can't just rely on the standard FTP kinda two-way protocol that people have been using for years. As you move more and more data over, you have to have optimized, a file-channel protocol that is geared more towards, you know, one-directional movement most of the time after we think about how you break up tables and ship them out and move them over and you have to give people the flexibility to do that, otherwise you can't get it there in time and if you do that differently, think about it differently, you can get a 10x performance, but you have to rethink the technology.

And then lastly, as I mentioned earlier, you know, you have got a lot different places that databases exist today. So, you got to be able to work with all those and offer the widest kind of amount of support so that people can get onto the cloud. So, what does that mean for users and, you know, and those who are out there who wanted, two kind of quick cases of how people had challenges getting to the cloud, see the value, but then are able to do that if they have the right toolset.

So, one company that we work with, Etix, they do online ticketing, major provider in this space and I know Robin talked about data center offload is kind of a key in this case for the cloud. This is exactly what they are trying to do. They were trying to load and sync their data from Oracle on-premise to Redshift and do that in a timely fashion. And the interesting thing is, you know, go back to what Gilbert said, you know, it's really tough about on-boarding being an issue. They could see the intrinsic value of Redshift, they could see the cost savings, they could see all the advanced analytics that they quickly start doing that they continue for, they knew that value, but there was a roadblock to getting there. In this case, they looked at it and said, "Well, I see the value of Redshift, but it's gonna take them, you know, three months, development effort and time and, you know, maybe hiring the DBA and doing all this extra work to get there." So, there is a real block in the path to do it. Once you have the right toolset to do that, the right data integration capability to do that, they were able to go down from, you know, months of planning to literally just get going in minutes, and that's again lowering that barrier of getting people onto the cloud, we need to have the right capabilities to deliver on the promise.

The last, you know, slide I have here, and kind of another use case is, you know, we've worked with other companies, Philips, you know, well known in many spaces, we work with their health-care division and again, they were trying to go from an on-premise source over to Redshift, in this case SQL Server, and they knew the value, they knew all the analytics, they could do on it and they had done some testing on it, but they saw that without having the right tools, this is something that was gonna take them, you know, weeks and they had been spending actually weeks spinning their wheels and trying to get things moved over once they had the right tools that simplify, get it moved over quickly, they were able to go down and start loading in less than an hour, you know, over 30 million records. So, the real time went from couple of months to about two hours for them. And then they were able to do the things that they wanted to do. They didn't have to focus on the data loading, they could focus on the operational support. They got a much better matrix for all these care, cost and operations. So, you think about the whole challenge, you know, we design that spaces, enabling the data movement and now more than ever with the cloud when you think of it being kind of a remote place to pick your data, you know, this becomes an area that, you know, more and more people need to solve, to take advantage of what's out there. So, that's an overview of what we do and with that I will pass it back to you, Eric.

Eric Kavanagh: Okay. That sounds great. We've got a good amount of time here. We'll go a bit long to get to some of your good questions, folks. So, feel free to send your questions and I've got a few questions myself.

Lawrence, I guess I will start off with you. You guys have been in this space of kinda supercharging the movement of data for a while and you have been watching the cloud very carefully and I've really been kinda surprised at how long it's taken major enterprises, Fortune 1000 companies to fully embrace cloud. I mean, there are, of course, pockets of severe interests, let's call it, in large organizations, but as a general rule, there's been a bit of a reluctance that is only starting to wane in the last year or so, at least from my perspective, but what do you see out there in terms of cloud adoption and readiness of the enterprise to use cloud computing?

Lawrence Schwartz: Sure, I think you are right. It has been a significant change and it's certainly taken time, you know, they have that joke about, you know, that successful - overnight sensation - or really overnight success, that really takes years in the making, and that's been true for the cloud, right? It's… you have seen that kick in the last year, but it's due to all the hard work of a lot of players like Amazon who have been doing this for years, you know, to get the service adopted, the kind of, you know, prove the metal and there's, you know, failures and problems to give the diversity and flexibility that they have, that's something that Redshift offers. So, I think the maturity has gotten there, the confidence has gotten there, you know, the… I think it's infiltrated into a lot of companies through small areas, you know, small use cases, small trials, kind of outside that kinda IT control and with that, you know, those successful kind of periphery projects have proven now, there's now more of a willingness to have the conversations about how that spread. And frankly, you know, there's been additional tool that has, you know, have also come out to make these easier, like what we do and, you know, there is that, not just move the data, but show the value of BI in the cloud, and showing that.

So, it's, in one way, it's an overnight or a big uptick in the last year, but a big part of that's been all the hard work of building up to that. So, now we as a company see a lot more adoption. It's as a business for what we do, it's grown quite a bit and the cloud, you know, we do a lot of on-premise to on-premise movement. Now, cloud shows up in a lot of the conversations as, you know, real business cases, real offloading cases out where a year ago was certainly, you know, just more exploratory. Now, they have got real projects to move. So, it's been nice to see that movement.

Eric Kavanagh: Okay. Great. And Mike Miller, you had mentioned that you heard a couple of provocative statements that you wanted to comment on, so, by all means, what do you find interesting or what do you wanna talk about?

Mike Miller: Oh, I think Robin, he made a point, his second-to-last slide contrasting where innovation counts. The cloud will always be second best and I'd love to hear a little bit more about that because in my mind, if I was thinking about building, you know, an application or some new service, it's hard for me to think that my organization, no matter what they are, really wants to go engineer-to-engineer with Google, Amazon, IBM, Microsoft. So, I think maybe I misunderstood his point with that.

Eric Kavanagh: Interesting. Robin, Mike has thrown down the gauntlet. Was denkst du?

Dr. Robin Bloor: Well, I mean the point here is that there are a number of situations that I've come across which… where people have gone into the cloud and walked back out and the reason they walked back out was, you know, when it came to actually having emotionally, this was performance driven, but the performance was actually the crux of the application is being built as they couldn't get the low latency they wanted and the cloud was of no use to them. And, you know, the situation was that, you know, actually going into the cloud, even if they were given the ability to measure behavior of the networks for them in the cloud and that workloads in the cloud with something they had absolutely no control over, and because of that, they couldn't create the tailor-made services that they were looking for, and that's a performance edge. I don't think there's anything in terms of, you know, coding that's going to be constricted, what you can do in the cloud. It's service level, it's a constriction… if that's part of where your critical capability is going to be, then the cloud is not going to be able to deliver it.

Mike Miller: Right. The… So, I appreciate that clarification. I do agree, actually, that transparency is one of the big things that here as desire right now from users across many different providers. So, I think you raised a very fair point. When it comes to performance, I think that traditionally it has been very hard to, you know, to go to a cloud provider or any given cloud provider and find exactly the hardware you are looking for, but it will noting kind of the upping the ante in the race to basically free storage between Google and Amazon and other competitors that it is and I think you see the pressure that puts on driving on the cost of SSD, flash, etc. So, I think that's a fun one to watch going forward.

Dr. Robin Bloor: Oh, absolutely correct, you know? I mean, I think there's one of the things that is actually happening is that the second wave is coming on. The first wave was this, you know, this wonderfully tailored services as long as, you know, it's a little bit Henry Ford; you can have it recolor as long as it is black, but, you know, even so, extreme reduction in certain kinds of costs of having the data center. Or, the second thing that happens is, having actually built these huge data centers out, they start these cloud operators, suddenly start discovering things that you can actually do. You couldn't do before because you didn't have the scale. So, there is, I think, a second wave which, to a certain extent, is going to make the cloud even more appealing.

Eric Kavanagh: Okay. Gut. Let me go ahead and bring Ashish as I am gonna go ahead and throw up your architecture slide here. We always love these kind of architecture slides that help people wrap their heads around what's going on. I guess, one thing that just jumps out at me is, of course, YARN. We talked about that on yesterday's briefing. YARN is not a small deal. For those of you who aren't familiar with this concept, it is "yet another resource negotiator." It's, really it's a very interesting development because what happened is in the Hadoop movement, YARN is kind of replacing the engine really, if you will. Our speaker from yesterday will refer to it as the operating system. It's like the new operating system of Hadoop, which of course, consists of the hybrid distributed file system underneath, which is basically storage when you get right down to it, and then MapReduce is what you used to have to use to use HDFS. MapReduce is an absurdly constraining environment in terms of how you get things done. So, the purpose of YARN was to make HDFS much more accessible and make the entire Hadoop ecosystem much more flexible and agile. So, Ashish, I am just gonna ask you in general, since you are mentioning YARN here, I am guessing that you guys are YARN compliant or certified. Can you kinda talk about what… how you see that change in the game for Hadoop and big data?

Ashish Thusoo: Yeah, sure. Absolut. So, I think, you know, there are two parts to… So, let me first talk about, you know, why YARN was done and then talk about how that potentially changes the game and what's fundamentally still is the same, you know, where it doesn't change the game. I think that's an important thing to realize also because many times you, you know, you get caught up on this hype of say, this is the new, shiny thing and, you know, everything is going to, you know, all the problems are going to go away and so on and so forth. So, but the primary thing is that, you know, the strength and the weakness of the MapReduce API was that it was a very simple API and essentially, any problem that you could structure around being a sorting problem could be represented in, you know, that API. And some problems are naturally, you know… can naturally be transformed into that and some problems, you know, you sort of, you know, once you have just MapReduce at your disposal then you try to fit into a sorting problem.

So, I think the latter is where YARN plays a role by expanding out those APIs by, you know, being able to compose, you know, maps and reductions and, you know, whole bunch of different types of APIs in terms of how the data can be distributed between these two stages, and so on and so forth. You just made that API that much more richer. So, now you have at your disposal, different ways of solving that same problem, right? So, you just don't have to, you know, be constrained by the API and the problem gets solved one way or the other like, you know, if you are, you know, trying to do an analytics, you know, workload, you can express that in MapReduce, you can express that in YARN. The big difference that happens, that starts to happen is, you know, in terms of, you know, the performance matrix that you start seeing, you know, once you start, say programming to YARN and in some cases, a newer set of things, for example, streaming analysis and so on and so forth starts becoming a reality when you start, you know, doing that, you know, those things in YARN.

So, those are the differences that, you know, that thing has brought into the ecosystem. I think it's much, the richness there is much more on the API side as opposed to it being another resource manager, especially in the cloud context. If you think about it in cloud context, the resource manager is actually your… the VMs that you bring up, you know, you have virt… you know, it's not necessarily… Again, this is a big difference between say, on-prem how you are running Hadoop clusters and how you are running in the cloud then, you know, you have like the constrained static set of machines, you want to distribute those machines amongst different resources and they were used for YARN there. But, in the cloud, you know, you can bring up machines left and right. And so, just from the perspective of being a resource manager, it probably doesn't have that, you know, that bigger need and specifically in the cloud, but from the perspective of providing these, you know, richness of APIs which allow you to, for example, the Hive is initiative they can now program Hive to not just to use MapReduce, but have much more richer plans of doing jobs and things like that. It brings those benefits to the ecosystem. I think that is where the true value of YARN belongs. And in the cloud context, definitely, it's not that interesting from the resource management point of view, but it's much more interesting in terms of what it enables other projects to do, in terms of, you know, workloads that now, it now can be used to be programmed on to your data or the previous workloads that can be done in a much more efficient way.

Eric Kavanagh: Right.

Ashish Thusoo: I had, you know, one more just, you know, adding to Mike, you know, there was another provocative thing which was said which is around and, you know, which was around, hey, treating the cloud as yet another data center. I think you… you know, that is one point of view which most companies, you know, look at and say, okay, you know, that's the easiest point of view actually to look at saying that, okay, you know, this is, you have bunch of machines on your, you know, you have compute, you have storage and you have networking on your on-prem data center and cloud provides the same thing out there. So, I am just going to do exactly the same thing that I am doing on my own on-prem data center and do the same thing in the cloud and viola - that's how it should work. What we have found out, you know, having been running the clouds for, the two clouds where, you know, you have the ability to provision VMs within a minute, the ability to use a highly scalable objects to store data and things like that. We have found that cloud actually, the cloud architecture and these inherent abilities actually enable different ways of doing things, you know, and this is what I have talked about in my slide as well, you know, the whole notion of… in just, you know, in… the perspective of just Hadoop, the whole notion of just running the static cluster versus on-demand dynamic clusters, that is something that you don't see happening in an on-prem data center, you know, versus, you know, true cloud where the, you know, there's a enough capacity to be able to support these types of workloads.

And so, I think there is definitely some shift needed. You know, the big fear for me is that if you just treat cloud as yet another data center, you actually… while you, you know, there are lot of other benefits, but there are lot of intrinsic benefits that you might ignore if you, you know, start doing that, security is another one, the way you deal with security and the cloud, there's a lot of differences in terms of how you would deal with, you know, in… from on-prem perspective and so on and so forth. Just wanted to add that in, from my perspective.

Eric Kavanagh: Sure. Ja. Kein Problem. We have one attendee asking about various types of use cases like logistics and specifically HR, so I threw up this website of Workday, wanted to make a couple of comments on that, and then Gilbert, maybe I will bring you in to comment on the whole concept of architecture. So, in terms of HR, I actually heard a rather well, I will call it, let's say comment from an analyst a couple of months ago, a few months ago I suppose, about going to the cloud for Human Resources. I have been doing some research on this to know lot of HR-type functions are being outsourced to the cloud, certainly stuff like payroll is fairly easy to outsource these days, benefits programs and insurance, that kind of thing, but there is a real serious caveat to keep in mind and Gilbert, this is what I want you to comment on from an architectural perspective, which is you have to be very careful about when you are moving to the cloud for some kind of critical business service because you either want to be very strategic and very thoughtful, meaning you go through the process of making sure that you understand what's going on in the cloud and what's staying on-premise, and there is the folk from Attunity will tell you that truly one of the things they specialize in is making those connections such that they provide the kind of connectivity you need because what's happening with some organizations is they go and they will use Workday for example, to put some of their HR stuff to the cloud, but they don't do it all or they don't do enough or they don't think through it enough, and what happens then? Then they want to happen to manage the cloud environment and their original on-premises environment as well, which means, guess what? He just increased your cost, you doubled your workload and you created lots and lots of headaches for people, and that's usually when someone gets fired and then the guy who comes in has a real mess to clean up. So, you really do have to think through the architecture of the data and the systems and the processes and make sure you dot all your i's and cross all your t's and with that, I will throw it over to Gilbert for comments. I am guessing it will be with that, but maybe not.

Gilbert Van Cutsem: Alright. Ja. So, just another example of something similar, just yesterday happened to me. So, I lost one of my doctors because he went out of business. Ich weiß es nicht. It sounds amazing. He was a chiropractor and he went out of business. I don't know why, but, the thing was this - I have no chiropractor and I like to go to a chiropractor, you know, occasionally. So, I find a new one and it's close to, you know, close by and all that. It's all good. And so, they go, as usual, you have to do all the paperwork and let us know if blah, blah, blah. But, the good news is we have a new system because, you know, we're on the Web now, in the cloud. It's all cool. I go like, okay, you know, and they send me a link and I have to do all the paperwork online, which is fine and I put all kinds of things in there about, kind of secret like, you know, social security numbers and that type of stuff and who I am, how old I am… all my details. I put it all there and I submit because of course, I do believe in technology.

And then I walk up to the office, the next day for my first appointment and they go like, "Did you do the form?" I go like, "Yes, Ma'am, I did." "Okay. Then we will go and find it." I go like, "Well, I did do it." And she goes, "Yes, we know because you are the fifth person today to walk in, to walk up to me and complain about that's not finding the form." And I go like, "But, you can't be serious about that. This is pretty confidential information. Where is it?" This happened to me yesterday, yeah, which brings back the whole issue and the whole idea of who owns the data really, right?

I know you move to the cloud and people get onboard it into a new system like in this case, my chiropractor and they subscribe to a new system. It's in the cloud, it's all safe, it's fully multi-tenant, they used to have it on-premise system, all the data was moved into the new system, but now apparently, they can't get it out.

Eric Kavanagh: Yeah. That's not good.

Gilbert Van Cutsem: So, I don't know where my data is and assume she gets really mad, right? She goes like, "Oh, this is impossible. I pay you money and my customers are, my patients, sorry, are unhappy and with the data is gone, I wanna get away from you. I wanna go to a different system maybe also in the cloud, right?" How do you then move the data of your patients in this case, the data your business owns, to another system? How do I get it out first of all and then load it again? I am sure ETL in the cloud is an answer somehow and we have experts on that, but it's not that easy.

Eric Kavanagh: Yeah, but that's exactly right and folks, I threw up this other slide here, this other, another screen to show you where you can find the archives. So, anytime you want to check out - oh, there's the inside of our website, I don't want to show you that. So, here is the main website and on the right column here you can see a different show. So, TechWise is right here. You click on that and on these different pages where we will actually post the archives. So, we do archive all these webcasts.

Actually, I wanna throw back over to Mike, I suppose, and then also to Lawrence to kinda comment on this story that Gilbert just told. So, Mike, there is some, kind of, now this is kind of a small-business concern. You guys are more focused on big business, but nonetheless, if a large company who works with you and they want to go somewhere else, how do you manage that movement of the data and securing the data and so forth?

Mike Miller: Yeah. Das ist eine sehr gute Frage. It's one that used to come up a lot more often than it does now in sales calls, which I find to be an interesting anecdotal piece of evidence for a call. You know, I think that first of all, we are talking about a lot technologies, or at least employment models that are relatively new. This is very early in the cloud, right? We are talking about things like cloud, or in the case of data, we are talking about analytics services like Hadoop for databases and then NoSQL or NewSQL formats. You know, these are fundamentally new technologies and especially around things like, Hadoop and NoSQL, all of the ancillary services, the connectors, right, the… you know, if I want to find somebody that consults on Oracle, that's something I can find, but that entire ecosystem is just kinda spinning up right now.

So, it's getting easier day over day to say, okay, you know, give me a service that can read from 'x' traditional system, put it into Cloudant and do something with it and then put it back into 'y' traditional system, right? So, now they are very, you know, there are quite a few those things and it's actually more challenging, I think, for a typical user to understand what is the best choice, right, if I want to connect all the new technologies on-prem and then in the cloud.

So, I think as a cloud vendor, it's really on us to be very opinionated about that and to help walk users through the landscape of possibilities because the shift's a lot of new and I think that the average user, whether it's a CTO, CIO or whether it's actually developer, is coming up that learning curve fairly quickly. I think that a lot of the kind of baseline stuff is being worked out, cross-cloud connectors and, you know, taking away the really most basic worries about say, you know, bandwidth cost and whether or not you are going out on the wide area network versus staying on, you know, VPN the entire time. A lot of those things have been kinda abstracted away and what is the true promise of the cloud.

But, in general, I think you are also seeing, you know, that anecdote that we heard was, you know, something that is probably isomorphic to, you know, what will happen to your buying into a brand, you know, in a past lifetime, you know, what happens if that brand doesn't deliver, how much can I really trust that brand? I think you are seeing exactly the same thing happen in the cloud and, you know, I think that companies like Microsoft, Amazon, IBM and Google are, you know, very much stepping up and saying that there will at least be multiple pillars of trust and making sure that you are not going in with a company that's going to dry up and swallow your data, or worse, lose it or distribute it, right? And so, they are, at least, they are independable and they are anchoring, you know, the development of such ecosystem. But, I say to close, it's very early and a lot of that tooling is just getting started and, you know, I think you are going to see consulting services, you know, really putting a lot of focus on that in the very near term.

Eric Kavanagh: Yeah. That's a really, really good comment you just made there. I like that "pillars of trust" concept because the other thing to keep in mind here is you do once again have a number of fierce competitors vying for market share and for IT span, it's just like the old days all over again. Really, in the old days, by which I mean last year, you had IBM and Oracle and Microsoft and SAP and then Computer Associates and Informatica and all these companies, Teradata, etc. In the new world, now you have got, of course, Microsoft with their Du Jour, you have got Google, you have got Amazon Web Services, you know, you have Facebook in certain context. So, you have all these companies that are not necessarily so excited about working with each other, but you do have things like APIs. And so, one of the nice things that APIs really are crystallizing into the connectors that hold together the larger cloud, I suppose, and I want to throw up a slide for Lawrence to kinda comment on all this.

Yeah, Lawrence, obviously, you guys have specialized in the space for a while. So, I think you do have awesome advantage over maybe some newcomers. But, nonetheless, these are all very serious concerns because how data gets stored in the cloud is different than how it gets stored on-premise. Then I think that Mike makes a really good point that this whole space is just starting to take shape and it's gonna take a while for things to seriously fall into place and to crystallize. So, what's some advice that you have for companies that you… I guess, you basically concur with Mike, or what do you think?

Lawrence Schwartz: Yeah. I think it's, you know, what we see is when people are taking advantage of the cloud for a lot of use cases as compared to on-premise, you know, they are looking at kind of, you know, two different things. One is, they are looking at, you know, as we talked about this a little bit earlier, how do I… how does it incrementally add value to what I do, how do I, you know, how is it kind of an add-on? And so, you know, when back to when I talked about the Etix as a company where, you know, they are not moving all their operations over to Redshift, you know, yet per say, but they're saying, "I do a lot of work on Oracle, I wanna offer some of this to some kind of analytics from different environments, you know, kinda figure out, maybe do some sandbox stuff there, and, you know, and then learn about my business that way, and that way they can kind of carve out what they want, move it over there and do the work and, you know, it's less of a concern with moving, you know, everything over and all the records and whatnot. So, I think they look at that as one way that to take advantage of it with having less issues.

I think the other thing is people are also looking at these cases that are and aren't excellent fit for the cloud that are very, very hard to do in other ways. So, I will take another example, you know, we work with a company called, you know, iN DEMAND. They are video on-demand player. They do this work for Comcast and all of this and they will actually, you know, take the data that they are working with, they will take the media files and they will supply it to the cloud for doing their processing, do their processing there, and then they will consume it back for their on-premise customers. And then, you know, that gets upstairs to third parties that consume reviews. So, it's, you know, if you want to think about how the company is approaching it, it's, you know, how do I get my… how do I add value, how do I maybe not move the whole business at first, how do I get the right use cases, how do I add incremental value to what I do? And that helps kinda build about the confidence on what they are doing and as part of the process, and of course, you know, a key piece of that is, you know, making sure that they can do that securely and reliably and, you know, we make sure to the latest levels of encryption and other things to take care of that as much as we can on the transport side. But, that's how I think a lot of companies are approaching the problem.

Eric Kavanagh: Okay. Gut. And maybe Ashish, I will throw one last question over to you. I am just throwing up, actually, I like your architecture slide. Even this slide I think is pretty neat. So, one of the questions in, you know, HDFS of course, by design the default is to save every piece of data three times. You can adjust that, of course, you can make it twice, you can make it four times, that does provide some overhead over time, obviously, but it is a way of backing up data. Anyway, that was the whole idea, one of the key ideas, right, from HDFS originally is redundancy, is not wanting to lose data. I've kind of been wondering how that's going to affect things like replication servers, quite frankly, when Hadoop does that natively.

But, one of the attendees is asking - "Can you request physical backups like tape for your cloud data? I read of a company that had their cloud management console hacked and their data and online backups trashed."

You know, we are hearing about these breaches all the time, they are getting more and more serious, they are killing major brands like Target, like Home Depot, etc. So, security is an issue and backup and restore is an issue. Can you kinda talk about how you guys address things like backup and restore and security?

Ashish Thusoo: Yeah, sure. So, we… So, I will talk about that and talk about HDFS first. So, as far as Qubole is concerned, you know, we… since we work on the cloud, we use the objects store there to store data. So, again, this is one of the other key differences why, you know, big data service on the cloud becomes different from on-prem. On-prem, we have always talked about, you know, HDFS and so on and so forth, but if you go to the cloud, a lot of the data is actually stored in their object stores. For example, that could be an S3 on AWS, Google cloud storage on Google Cloud, on Google Compute Engine, and so on and so forth.

Now, many of these object stores have built-in capabilities of providing you things, you know, these object stores, by the way, you know, one of the big differentiators from real clouds to actually your own data center is the presence of these object stores and the reason that these object stores are cool pieces of technology, you know, they are able to provide you very cheap storage and along with that they are able to provide you things like, you know, having the ability to actually have a disaster recovery thing built in and, you know, as part of that interface, you don't have to think about it. And also, they have tiered, you know, there is tiering there as well. For example, S3 has high availability and it's online access, but it's much more expensive. It's more expensive than say, a glacier storage on AWS, which is low, you know, it gives you, you know, the turnaround time is like four hours or something like that and it's much cheaper. So, you start thinking of, you know, those types of services. I think cloud providers are essentially providing those types of services to augment the need for things like tapes and so on and so forth. And also, to provide you disaster recovery or rather, you know, replication built in into these systems so that, you know, you are protected from disasters, regional disasters and things like that.

So, that is what Qubole heavily, you know, depends upon and the great thing is that a lot of… all the cloud providers are providing this. These are fundamentally very difficult problems to solve and by being built into some of the object stores that these cloud providers provide, you know, that is one more additional reason of, you know, storing this data, you know, in some of these object stores and using the cloud for that as opposed to trying to, you know, figure out, you know, replication, running two Hadoop clusters across different, you know, regions and, you know, trying to replicate data from HDFS from one region to the other, which is doable, we did that a lot when I was back at Facebook running this stuff there, but, you know, fundamentally, the object stores in the cloud just made it that much more easy.

Eric Kavanagh: Okay. Groß! Well, folks, we've burned through an hour and 15 minutes or so, a lot of great questions there and a lot of great presentations. Thank you so much to all of our vendors today and of course, to both of our analysts on the show today. A big thank you, of course, to Qubole, Cloudant and Attunity. We are gonna put the archive up at insideanalysis.com. I showed you where that goes, and big thanks to our friends at Techopedia as well.

So, folks, thank you again for your time and attention. This concludes Episode 3 of TechWise, our relatively new show. There is Episode 4 coming up pretty soon. It's gonna be on the big data ecosystem. So, watch for information on all that. And then till then, folks, thank you so much. We will catch up with you next time. Sich kümmern. Tschüss.